Il est difficile de parler d’Intelligence Artificielle aujourd’hui sans parler de voitures autonomes. Cette technologie, qui aura sans doute un impact positif sur notre société en réduisant le nombre d’accidents, est un sujet majeur pour beaucoup d’entreprises technologiques telles que Waymo, Tesla ou encore Uber.

Andrew Ng (un des ténors du Machine Learning) a même déclaré sur twitter : “Les voitures autonomes seront l’une des applications d’Intelligence Artificielle les plus importantes au monde.“

Les algorithmes de Machine Learning “classiques” voient la donnée comme étant le carburant qui fera fonctionner les voitures autonomes. Cependant, de nombreux problèmes persistent et stoppent l'avancée d'une telle technologie.

Des chercheurs sont en train de développer d’autres algorithmes d’apprentissage, dits par renforcement (Reinforcement learning), auxquels on apprend non pas à reconnaître des objets mais à faire le bon choix en fonction de ce qui passe autour de la voiture. Il s’agit d’un apprentissage très intéressant car dans ce cas la donnée n’est plus maîtresse.Ce type d’algorithmes commencent à nous rapprocher vers une vraie Intelligence Artificielle puisque l’apprentissage se rapproche de celui des êtres vivants.

Nous allons lors de cette conférence présenter de manière pédagogique et interactive ces algorithmes de Reinforcement Learning et leurs applications dans le cadre des voitures autonomes.

Speaker -> Samy Kerboua-Benlarbi :

Samy est contributeur à l’Institut de Recherche Technologique SystemX. Il a également œuvré sur plusieurs projets dont le développement d'un système d'apprentissage supervisé pour la conduite autonome en simulation automobile. Ces projets s'articulent autour de divers sujets liés au machine learning et au deep learning, notamment la représentation de variétés, le clustering flou, l'imagerie informatique et la génération de données. Bienvenue dans la Blent Family!!!